subpix op• データ種: image → contour
• 呼び出し: fullseye.apply(img, "sp_local_max_sub_pix", a=0.5, b=0.5) (2-D は 1 画像 + 2 スカラつまみ a,b∈[0,1] のモデル)

*図は合成の入力 128×128 で実際に走らせた出力。左が入力、右が出力(絵にならない返り値は値そのもの)。*
グレー値曲面の極大点をサブピクセル精度で検出する(HALCON `local_max_sub_pix の代替実装。halcon=""`: 同名の座標は既存のcore op が既にカバー済みなので二重申告しない)。
3x3 近傍に 2 次曲面 `z = a0+a1 x+a2 y+a3 x^2+a4 y^2+a5 xy を最小二乗フィットし、勾配 0 の点へのオフセットを解いてサブピクセル位置を求める(ヘッセ行列が退化する場合は 1 次元放物線補間にフォールバック)。aは極大の顕著さ(周囲の最小値からの深さ)のしきい値を 0.01〜0.31 に振る(thr = 0.01 + 0.30*a)。b は未使用。戻り値は CONTOUR、座標の単位は入力画像のピクセル(小数値=サブピクセル)。検出点数はcount_contours` で数えられる。
• measurement_uncertainty — 計測の不確かさと校正の知識 — 「測れている」を主張するために
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
下のプログラムは実際に走ることを確かめてある(図と同じ入力)。Studio のヘルプではこのブロックがボタンになり、その場で読み込んで実行できる。
sp_local_max_sub_pix 0.50 0.50
▸ Load this pipeline · Load & run
• gallery2d_geometry — py -3.11 examples/gallery2d_geometry.py
contour を入力に取れる)identity · select_contours · smooth_contours · fit_line_contours · contours_to_region · count_contours · total_length · select_contours_xld
subpix)sp_local_min_sub_pix · sp_saddle_points_sub_pix · sp_critical_points_sub_pix · sp_plateaus · sp_lowlands_center
*Provenance: ops.py — 2D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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